Внимательный мозг
Выделения в тексте - мои.
Мои коммнтарии включены синим цветом.
Внимательный мозг
|
|
|
Нейронные сети, в которых осуществляется сравнение сенсорных входных сигналов с результатами предшествующего обучения, позволяют объяснить,каким образом человек видит, слышит, обучается и распознает информацию.
Наши органы чувств постоянно подвергаются воздействию огромного количества сигналов. Хотя эти сигналы могут действовать независимо друг от друга (как, например, звуковые и зрительные стимулы), сознание способно объединять их в образы и сцены, создавая целостное представление об окружающей реальности. Сочетание дискретности и связности в нашем восприятии обусловлено тем, как мозг обрабатывает информацию о внешних событиях. Заметим, что эта обработка в значительной мере зависит от контекста. Если посмотреть на сложную картину, например, на фотографию человеческого лица, то обычно достаточно одного взгляда, чтобы распознать, что именно изображено на картине, но распознавание может оказаться невозможным, если анализировать изображение, последовательно переходя от одной его частик другой. Такая контекстно-зависимая обработка информации связана с тем, что мозг оперирует с поступающими в него сенсорными сигналами в основном параллельно, а не последовательно.
Зрительные сигналы от наблюдаемой сцены достигают наших глаз обычно одновременно, так что в случае зрительных образов параллельная обработка начинается с сетчатки. С другой стороны, звуки, составляющие слово, поступают в органы слуха последовательно, поэтому для обработки звукового образа в целом он должен быть сначала "записан" в рабочей памяти, предназначенной для кратковременного запоминания информации. Для идентификации знакомых образов мозг сравнивает запись в кратковременной памяти с классами образов, которые хранят в долговременной памяти и содержат информацию о предшествующем опыте, накопленную в результате обучения.
Как нам удается быстро обучаться чему-то новому, помещая информацию в долговременную память, но не теряя при этом столь же быстро то, что было запомнено раньше? Каким образом мозг сохраняет то, что уже запомнено, и в то же время обладает достаточно высокой изменчивостью, чтобы усваивать новое? Я называю это дилеммой стабильности-пластичности. Эту дилемму должен уметь решать любой мозг, который претендует на обучаемость с помощью внешних сигналов.
Можно рассмотреть несколько поучительных примеров, связанных с обработкой зрительной и звуковой информации, и объяснить их в рамках теории адаптивного резонанса Artificial Resonance Theory (ART), которую я начал разрабатывать 20 лет назад. Несмотря на большое разнообразие решаемых мозгом задач, биологические нейронные сети во многих случаях, по-видимому, используют при обработке информации один и тот же набор вычислительных процедур. Отчасти это связано с фундаментальной особенностью человеческого мозга: наши ощущения постоянно проверяются на соответствие тому, какие ощущения мы ожидали иметь. Там, где такая проверка имеет место, вероятно, используются нейронные схемы, аналогичные ART.
Зрительные образы и звуки
Ощущения человека формируются в результате обработки стимулов (например, фотографии или песни) нервной системой. Эта обработка может привести к изменению информации, воспринимаемой в результате действия стимула, и, соответственно, к изменению соответствующих этому стимулу ощущений. Сравнивая признаки стимула и его восприятие, мы можем сформулировать некоторые вычислительные принципы, используемые при обработке информации мозгом.
Удивительный результат восприятия дает так называемая фигура Эренштейна (рис. 1 слева).
Рисунок 1.
Иллюзия
наличия яркого круга.
При рассматривании этой фигуры в сознании формируется иллюзорный ослепительно белый круг, расположенный внутри расходящихся лучей, причем этот круг кажется более ярким, чем окружающий фон. Это ощущение возникает только при определенном расположении линий и является следствием их коллективного воздействия - картинка на рис. 1 справа уже не дает ощущение круга. Почему же мы "видим" этот яркий круг, которoго на самом деле не существует?
Обработка зрительных стимулов на уровне высших структур мозга ведется в терминах классов объектов. Имеется в виду распознавание как типовых элементарных составляющих образов, так и типовых сложных образов детекторами, настроенными на их специфику. Эти классы, сформированные в результате обучения, управляют формированием ожидаемых образов того, что мы можем увидеть, скажем, лицо или букву. Ключевую роль в распознавании объектов играет процесс обучения, заключающийся в предъявлении различных примеров сходных объектов, таких, например, как одна и та же буква, имеющая разный размер и форму. В некоторых задачах (например, распознавание конкретного лица) требуются специальные классы (в данном случае это классы, описывающие различные выражения лица одного и того же индивидуума). Другие задачи (например, проверка того, что у данного объекта есть лицо), приводят к классу человеческих лиц сравнительно общего вида. Как при обучении определяется, насколько обширен класс?
Другой тип задач связан с нашей способностью легко распознать стимул в условиях, когда одновременно присутствует много стимулов, сходных с данным. С подобной ситуацией приходится сталкиваться при разговоре со знакомым человеком в шумной комнате. Обычно удается не терять нить разговора, несмотря на то, что голос собеседника перекрывается голосами других говорящих. Как удается разделить голоса в соответствии с источниками и потоками речи?
Простой ситуацией, при которой контекст порождается потоком информации, является иллюзия продолжения звука. Предположим, что вы слышите постоянный тон, который выключается, как только включается источник широкополосного шума, а он в свою очередь выключается, как только снова включается тон. Таким образом формируется последовательность: тон, шум, тон. При достаточно малой продолжительности шума вы "услышите" тон, который не прекращается от начала до конца эксперимента, включая время шума. В то же время, если второй раз не включать тон, то этого эффекта не будет - в нашем восприятии тон выключится в тот момент, когда включится шум. Если между первым и вторым тоном не будет шумового сигнала, то заполнения этой паузы тоном также не произойдет. Как же наш мозг узнает, появится ли второй тон? Ведь именно от этого зависит, продолжится ли восприятие первого тона во время шума или нет. Какова роль шума при построении в мозге звукового образа?
Похожий феномен существует на более высоком уровне обработки слуховой информации. Он называется фонетическим восстановлением. Предположим, что вы слышите шум, который завершается обрывком фразы "... eel is on the... ". Если к концу этой последовательности слов присоединить слово "orange" (апельсин), то вам послышится "peel is on the orange" (шкурка апельсина). Если в конце будет слово "wagon" (вагон), то вы услышите "wheel is on the wagon" (колесо вагона). В случае слова "shoe" (ботинок) вы воспримите фразу как "heel is on the shoe" (каблук ботинка). Ричард Уоррен из Висконсинского университета в Милуоки и его коллеги придумали этот замечательный эксперимент в 1970 году [1]. Из него следует, что сам по себе стимул шум+"eel" не определяет однозначно, что будет услышано. Каким образом предшествующий опыт влияет на то, какой звук вы ожидаете услышать?
Иллюзия продолжения звука и фонетическое восстановление показывают, что мозг может работать как бы в "обратном времени", так что более поздний звуковой стимул влияет на восприятие более раннего стимула. Я утверждаю, что эти феномены существуют, потому что в каждом из приведенных случаев сенсорная информация порождает определенное ожидание, что приводит к соответствующей фокусировке внимания. В результате из сигнала шум+"eel" возникает "peel"(шкурка). Фокус внимания возникает вследствие "резонанса", который приводит к сознательному восприятию. Если резонанс не развился в достаточной степени раньше, чем поступили новые данные, то эти данные могут повлиять на ожидания, обусловливающие сознательное восприятие. Рассмотренные звуковые феномены и появление яркого диска в фигуре Эренштейна могут быть объяснены в рамках одного и того же механизма воздействия ожиданий на обработку информации.
Теория адаптивного резонанса
Обработка информации мозгом, приводящая к восприятию стимула и его распознаванию, может быть исследована с помощью нейронной сети, представляющей собой компьютерную модель нейронных процессов. Нейронная сеть ART обычно включает в себя два слоя элементов (нейронов), реализующих кратковременную память в виде паттернов активности нейронов. В первом слое кодируются признаки объектов, элементы второго слоя кодируют классы объектов. Между слоями имеются связи, идущие снизу вверх и сверху вниз и реализующие долговременную память в виде меняющихся (адаптивных) весов связей. Эти веса используются как мультипликативные константы, показывающие во сколько раз увеличивается выходной сигнал нейрона при передаче его по данной связи на другой нейрон. Кратковременная память предназначена для запоминания стимулов и их классификации, а в долговременной памяти хранится информация о классах объектов, полученная в результате обучения. На этапе обучения нейронной сети ART поток информации направлен от кратковременной памяти к долговременной. На этапе воспроизведения поток информации направлен от долговременной памяти к кратковременной.
В случае фонетического восстановления поток звуков активирует нейроны (детекторы признаков) в первом слое кратковременной памяти. Выходные сигналы от первого слоя передаются по связям _вверх_ на второй слой нейронов сети. На этом этапе обработки адаптивные связи от нижнего слоя к верхнему позволяют выбрать и активировать некоторые нейроны в верхнем слое, кодирующем классы объектов. Нейроны второго слоя в свою очередь генерируют сигналы, идущие "вниз" от второго слоя к первому. Адаптивные веса этих связей кодируют ожидаемые стимулы (прототипы), формируемые в процессе обучения. Эти прототипы запускают процедуру сравнения сигналов на сенсорных входах с ожидаемыми стимулами, результатом которой является выбор, аналогичный тому, который имеет место при выборе слова "peel" (шкурка) по входному сигналу шум+"eel".
Нейронная сеть ART использует специальные правила сравнения. Так называемое "подкрепление", направленное сверху вниз, заключается в том, что при отсутствии входных сигналов, передаваемых снизу вверх, ожидаемые стимулы активируют нейроны первого слоя, которые в обычной ситуации реагируют на стимулы из определенного класса, в то время как активность других нейронов нижнего слоя подавляется. До начала процедуры сравнения если нейрон первого слоя получает достаточно большой сигнал, идущий снизу вверх, то (несмотря на отсутствие на его входе сигнала, идущего сверху вниз) он будет генерировать выходной сигнал. При сравнении нейрон становится активным, если он получает как сигналы, идущие снизу вверх, так и сигналы, идущие сверху вниз. С другой стороны, активность нейрона подавляется, если на него приходит небольшой или нулевой сигнал, идущий сверху вниз, даже при наличии большого сигнала, идущего снизу вверх.
Обработка информации, осуществляемая с помощью связей, идущих сверху вниз, усиливает одни признаки стимула и подавляет другие. Это позволяет сфокусировать внимание на информации, которая соответствует ожиданиям, и отфильтровать из потока сенсорных сигналов только нужную нам (в противном случае этот поток превысил бы нашу способность к восприятию) и защитить уже сформированную к этому моменту память от разрушения. Таким образом, связи, идущие сверху вниз, позволяют решить дилемму стабильности-пластичности путем подходящей фокусировки внимания и предотвращения эрозии сформированной памяти в результате воздействия на нее посторонних сигналов. Однако, если ожидания, передаваемые сверху вниз, влияют на стимул, идущий снизу вверх, тогда ничто не препятствует тому, чтобы модифицированные сигналы, идущие снизу вверх, порождали модифицированные ожидания, поэтому процесс взаимовлияний продолжается непрерывно по циклу до тех пор, пока в уровнях активности слоев не установится некоторое положение равновесия, называемое резонансом.
Моя гипотеза состоит в том, что только резонансные состояния мозга достигают уровня сознания и что время, необходимое для установления резонанса, позволяет объяснить, почему восприятие событий оказывается довольно длительным процессом. Трудно с этим не согласиться, т.к. неактивированные, не реверберирующие структуры, конечно же, не могут представлять сознание :)
Теория адаптивного резонанса помогает понять сущность вопроса давно обсуждаемого философами: что имеется в виду, когда утверждается, что люди обладают способностью к вниманию -могут планировать будущее поведение и предсказывать его последствия. Нейронная сеть ART достигает состояния равновесия, обучаясь выработке правильных ожиданий относительно внешнего мира путем постоянного сравнения этих ожиданий с данными, поступающими из внешнего мира. Таким образом, внимание оказывается следствием намерений, а ожидания заставляют фокусировать внимание на тех данных, которым стоит обучаться.
В случае фонетического восстановления будущая информация (слова orange (апельсин) или wagon (вагон)) может влиять на восприятие предшествующих звуков (таких, как шум), если эти звуки прозвучали до установления резонанса. Благодаря будущим словам, внимание фокусируется на правильном звуке (звуке "p", первом звуке в слове "peel", или звуке "w", первом в слове "wheel), при этом используются передаваемые сверху вниз ожидаемые сигналы, реализующие правило сравнения ART. Только эти звуки и достигают сознания при окончательном возникновении резонанса.
Пятна яркости
Как с помощью сети ART объяснить усиление яркости на диске Эренштейна? Джон Кеннеди из Торонтского университета попытался дать объяснение этому эффекту с помощью "пятен яркости", предположив, что вблизи от концов темных линий имеются области повышенной яркости. Я с моими коллегами предположил, что пятна яркости как бы стремятся заполнить плоскость, иначе говоря, "сигналы яркости" распространяются по зрительному полю до тех пор, пока не достигнут иллюзорного контура окружности. В результате формируется яркий диск.
В середине 80-х годов мы объяснили результаты многих наблюдений по зрительному восприятию, предложив нейронную модель образования различных границ и поверхностей, регистрируемых в зрительных экспериментах. В этой модели области, содержащие пятна яркости, отделяются от других частей рассматриваемой сцены с помощью границ, которые формируются с учетом краев изображения, текстур и теней. Такие границы могут породить иллюзорные контуры, в частности, круг Эренштейна. Хотя наша модель верно объясняла и предсказывала многие факты относительно иллюзорных контуров и восприятия яркости, из нее следовало, что диск Эренштейна должен выглядеть темнее, чем его окружение. Однако этот диск будет иметь требуемую яркость, если мы будем строить модель с учетом предположения о наличии обратной связи от зрительной коры к латеральному коленчатому телу, которое является промежуточной структурой между сетчаткой и зрительной корой [2].
В 1976 году я высказал предположение о существовании такой связи по другим соображениям. Известно, что на клетки в зрительной коре приходят сигналы от обоих глаз. Таким образом реализуется стереоскопическое зрение, которому эти клетки обучаются на ранних стадиях развития организма. Связи в сети ART, идущие сверху вниз, позволят стабилизировать процесс обучения, поскольку с их помощью в латеральном коленчатом теле реализуется что-то вроде обработки информации под автоматическим контролем внимания.
Выполнение сравнения и проверка гипотез
Обратная связь в сети ART служит также для фокусировки внимания при реализации моделей зрительного распознавания образов. Поскольку управление вниманием должно быть гибко связано с решаемой задачей, сеть ART включает в себя, помимо системы внимания (которая обучается формированию классов и ожиданий в ответ на сенсорные входные сигналы) еще и так называемую систему ориентирования, которая активируется новыми объектами и позволяет системе внимания обучиться устойчивому распознаванию этих объектов. Другими словами, взаимодействие систем внимания и ориентирования позволяет решить дилемму стабильности-пластичности в условиях большого потока сенсорной информации.
Обработка информации начинается с того момента, когда сенсорный вход стимулирует кратковременную память, систему внимания и систему ориентирования (Рис. 2. На этом и последующих рисунках красные линии обозначают возбуждающие связи, а черные - тормозные). Входной образ представляется в виде паттерна активности в первом слое кратковременной памяти. До тех пор, пока этот паттерн похож на паттерн сенсорного входа, система ориентирования бездействует в силу сбалансированного влияния на нее возбуждающего сенсорного входа и торможения от кратковременной памяти. Связи, идущие снизу вверх и хранящие следы долговременной памяти (в виде весовых коэффициентов), воздействуют на элементы верхнего слоя сети, которые кодируют классы. Другими словами, паттерн кратковременной памяти в первом слое активирует тот элемент во втором слое, который представляет класс, обеспечивающий наилучшее совпадение между данным паттерном и характеристиками класса, записанными в долговременной памяти (Рис. 2а).
Рисунок 2.
Процедура
сравнения в сети ART.
Активацию элемента сети, представляющего класс, можно интерпретировать как гипотезу о принадлежности входного сигнала к данному классу. "Победивший" класс через связи, идущие сверху вниз, возбуждает детекторы признаков (элементы первого слоя сети). Таким образом, сигнал, передаваемый сверху вниз, играет роль ожидания, сформированного в результате обучения. Активация этого ожидания может интерпретироваться как проверка гипотезы.
Сигналы, идущие сверху вниз, служат также для активации схемы управления усилением при внимании, которая неспецифично подавляет все детекторы признаков. В результате детектор признака будет заторможен за исключением случая, когда он получает сильный возбуждающий сигнал ожидания. Это приводит к изменению паттерна кратковременной памяти, благодаря чему она кодирует только те входные признаки, которые "с точки зрения сети" соответствуют гипотезе, основанной на предшествующем опыте. С этого момента сеть "фокусирует внимание" на модифицированном паттерне кратковременной памяти (Рис. 2б). Если этот паттерн мало отличается от сенсорного входного сигнала, система ориентирования остается выключенной, так что сигнал на ее выходе отсутствует. Более того, модифицированный паттерн признаков в кратковременной памяти дополнительно возбуждает элемент класса с помощью сигналов, идущих снизу вверх, что приводит к еще большему возбуждению паттерна кратковременной памяти с помощью связей, идущих сверху вниз, и т.д. (Рис. 3в). В результате возникает "резонанс", который приводит к интеграции в цельный образ распределенных в пространстве признаков на основе достижения устойчивого равновесия или синхронизации колебаний.
Рисунок 3.
Функционирование
ART при несовпадении паттернов входной активности и ожидаемого.
В случае, когда между ожиданием (прототипом) и паттерном признаков в кратковременной памяти нет сходства (Рис. 3а) система внимания модифицирует паттерн признаков в первом слое кратковременной памяти, так что в него теперь включаются только, может быть, некоторые частии сходного паттерна, которые соответствуют ожиданию, передаваемому из второго слоя сети. Значительное изменение этого паттерна приводит к ослаблению или выключению сигнала подавления системы ориентирования. Включившись в работу, система ориентирования посылает сигнал "очистки" (Рис. 3б), на некоторое время подавляющий активность в слое сети, кодирующем классы (а также следующих за ним слоев), так что в сети восстанавливается исходный паттерн признаков в первом слое кратковременной памяти и начинается новый поиск более подходящего класса во втором слое (Рис. 3в). Этот циклический процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнут нужный уровень согласованности паттерна и класса или же не будет сформирован новый класс, предназначенный для обучения новым данным.
Новизна и обобщение
Возникновение резонанса зависит от уровня несходства (новизны), который установлен в сети. Новизна показывает, насколько согласованны между собой паттерн признаков в кратковременной памяти и ожидание, порождаемое классом, который активируется данным паттерном. Допустимый уровень соответствия регулируется некоторым параметром. Я и Гейл Карпентер назвали его чувствительностью, которая показывает насколько велико должно быть сходство между прототипом и паттерном кратковременной памяти, чтобы возник резонанс.
При высоком уровне чувствительности или низком уровне сходства резонанс не возникает. Если система ориентирования выдает сигнал очистки, то начинается новый этап проверки гипотезы или, другими словами, поиска в памяти нужного класса. В процессе поиска система ориентирования взаимодействует с системой внимания для того, чтобы быстро заблокировать неподходящие классы и выбрать новый класс для представления рассматриваемых объектов без риска потерять уже достигнутые результаты обучения. Такой поиск может привести к активизации уже имеющегося в памяти класса, параметры которого достаточно близки к входному сигналу, чтобы удовлетворить критерию чувствительности и вызвать резонанс. В этом случае представление входного сигнала в кратковременной памяти уточняется с помощью фокусировки внимания и используется для изменения активного прототипа путем дополнительного обучения. Если же входной сигнал слишком отличается от любого класса, сформированного на данный момент впамяти, тогда выбирается новый класс для представления новых данных.
Чувствительность может меняться по ходу обучения. Поэтому одна и та же сеть ART способна научиться распознавать классы, обладающие различными уровнями обобщения или абстрагирования. Низкая чувствительность приводит к классам с высоким уровнем обобщения, высокая чувствительность приводит к более узко специализированным классам. Другими словами, одна и та же сеть ART может одновременно оперировать с таким достаточно абстрактным классом как человеческие лица и более специальным классом, предназначенным для распознавания определенного лица. Все это регулируется с помощью чувствительности.
По мере того, как сеть обучается на последовательности входных паттернов, процесс формирования классов стабилизируется. Cистема ориентирования сети ART автоматически отключается, как только объекты становятся знакомыми в процессе записи информации о них в долговременную память [3]. Следует отметить, что отключение системы ориентирования приводит к нарушениям в запоминании информации в ART, сходными с амнезией и неправильной реакцией на новизну, которые возникают у животных и человека при повреждении гиппокампальной системы [4].
Потоки звуков
Те же принципы ART позволяют объяснить многие феномены, связанные с восприятием звука, например, с восприятием речи при меняющейся скорости звукового потока. Рассмотрим, как люди воспринимают комбинации гласных и согласных в последовательности гласных и согласных звуков при фиксированных гласных. Возьмем последовательность [ib]-[ga] и [ib]-[ba] в зависимости от длительности временного интервала между этими слогами (парами гласных и согласных звуков) [5]. Если интервал достаточно короткий, то [ib]-[ga] звучит как [iga], а вместо [ib]-[ba] слышится [iba] такой переход требует длительности интервала на 100-150 мс больше, чем переход от [iga] к [ib]-[ga]. Заметим, что эта разница очень велика по сравнению с временемактивации нейронов. В чем здесь дело?
Мы смоделировали эти данные с помощью сети ARTPHONE. Эта модель показывает, как образуется волна резонанса в результате обмена сигналами (через связи, идущие снизу вверх и сверху вниз) между кратковременной памятью, представляющей собой список отдельных элементов речи, хранящихся в рабочей памяти, и сетью, в которой хранится список классов, объединяющих на основе обучения элементы речи в известные лингвистические конструкции или блоки. Как следует из модели, короткий интервал между [ib] и [ga] приводит к обнаружению несходства между [g] и [b], что немедленно влечет за собой кратковременное подавление активности рабочей памяти, не давая звуку [b] вызвать резонанс и таким образом достигнуть сознания. Слоги [ib]-[ba] вызывают резонанс в ответ на первый звук [b], и этот резонанс сливается с последующим резонансом от второго звука [b]. Таким образом в восприятии формируется единственный звук [b], что намного удлиняет интервал между слогами, при котором [ib]-[ba] воспринимается как [iba].
Однако, если [ib] может сливаться с [ba], то как же можно услышать отдельные слоги в [ib]-[ba] в том случае, когда временной интервал между слогами достаточно велик? Дело в том, что после того как резонанс полностью разовьется, он через некоторое время спонтанно подавляется. Происходит это благодаря привыканию, которое имеет место в связях, поддерживающих резонанс с помощью сигналов, идущих снизу вверх и сверху вниз. Так что если интервал между слогами достаточно большой, то резонанс от слога [ib] затухнет и вслед за этим возникнет новый резонанс от слога [ba], который и будет услышан.
Сходный вид "резонансной" обработки сигналов на более раннем этапе восприятия звуковой информации позволяет объяснить разделение различных голосов в потоке звуков. Мы предложили модель ARTSTREAM, которая показывает, как различимые звуковые потоки могут формироваться и разделяться.
Насколько универсальны процедуры ART?
Во всех приведенных примерах процедура сравнения и резонанс играют центральную роль в моделях, позволяющих объяснить, как мозг сохраняет то, чему он научился, несмотря на меняющиеся условия внешней среды. Сравнение осуществляется путем управления усилением в нижнем слое сети: с помощью неспецифических тормозных сигналов, направленных сверху вниз подавляется активность всех клеток, кроме тех, которые получают определенные возбуждающие сигналы, идущие сверху вниз. Похоже, что и другие процедуры обработки информации в мозге используют этот механизм.
Так, например, мы разработали модель, в которой ART используется для объяснения того, как одна из структур мозга управляет быстрыми движениями глаз (называемыми саккадами), предназначенными для перевода взгляда на новый объект. Модель дает объяснение поведенческим и нейрофизиологическим данным по управлению движениями глаз в терминах "карты", формируемой мозгом на основе обучения. Эта карта предназначена для представления зрительной и слуховой информация, а также команд управления планируемыми движениями. Разные виды информации конкурируют друг с другом за систему внимания до тех пор, пока не будет выбрано предписанное расположение цели, на которую должен быть направлен взгляд.
Итак, первичная обработка зрительной информации, распознавание зрительных образов, обработка потоков звуковой информации, распознавание речи, управление движением глаз и представление информации в соматосенсорной коре, все эти задачи могут решаться различными типами сетей ART. Из этих результатов следует, что какая-то разновидность "автоматического" внимания работает, начиная с низких уровней обработки информации мозгом, например, с уровня латерального коленчатого тела. Но одновременно для работы более высоких уровней необходима система ориентирования, которая позволяет гибко переключать внимание и облегчает волевое управление ожиданиями, передаваемыми сверху вниз.
Если принять такую схему, то как можно объяснить нашу внутреннюю свободу мышления и фантазии? Ведь для такой свободы торможение подкрепления, идущего сверху вниз, должно быть блокировано. Эта блокировка может быть достигнута с помощью "акта воли", благодаря которому активируются клетки, выключающие направленное вниз торможение, позволяя клеткам включить свою активность, если на них приходят сигналы, идущие сверху вниз. Эти клетки смогут тогда сами по себе инициировать резонанс.
Некоторые итоги
В описанной картине работы адаптирующегося мозга устойчивость и пластичность связаны с вниманием, намерениями, мышлением, порождением фантазий и сознанием. Посредником в этих формах работы мозга является резонанс, с помощью которого реализуется динамическое равновесие между взаимодополняющими требованиями устойчивости и пластичности, ожиданий и новизны. Поддержание этого равновесия в течение жизни в меняющемся мире - это одна из самых трудных проблем. От того, как мы ее решаем зависит, насколько наша жизнь будет наполненной и гармоничной.
Литература
[1] Warren R.M. Perception restoration of missing speach sounds. Science, 167, pp.393-395, 1970.
[2] Gove A., Grossberg S., Mingolla E. Brightness perception, illusorycontours, and cortico-geniculate feedback, Visual Systems (in press).
[3] Carpenter G.A, Grossberg S. (eds.) Pattern Recognition by Self-Organizing Neural Networks. Cambridge, MA, MIT Press, 1991.
[4] Carpenter G.A, Grossberg S. Normal and amnesia learning, recognition, and memory by a neural model of cortico-hippocampal interactions. Trends in Neurosci., 16, pp.131-137, 1993.
[5] Repp B.H. A range-frequency effect on perception of silence in speach. Haskins Laboratories Status Reporton Speach Research, SR-61, pp.151-165, 1980.